寫 Python 腳本，一定要加上這個！
文 |?閑歡
來源：Python 技術「ID: pythonall」
使用 Python 的人，平時經(jīng)常會寫一些腳本，不管是為了提升工作效率，還是為了滿足一些特定的需求，Python 腳本都是一個常見又有用的東西。
但是，我最近發(fā)現(xiàn)了一個以前不曾察覺的問題，就是腳本里面是否添加 if __name__ == "__main__": 這個語句，對腳本的使用其實是有很大影響的，并且這里面還有很大的學問。
常見誤區(qū)
很多朋友在寫腳本時比較隨意，簡單的腳本直接一溜寫下來，沒有函數(shù)，順序執(zhí)行。復雜點的腳本，可能會加函數(shù)。這種寫法可讀性比較差，經(jīng)常讓人一眼找不到程序運行的入口和順序。
而 Python 社區(qū)比較推薦的寫法是在寫腳本時，加上下面這個語句：
def?main():
????#?do?something
????print("do?something.")
if?__name__?==?"__main__":
????main()
大多數(shù)人看到這里，會不會說，這有什么，加不加這個沒那么重要吧！
先不要忙著不屑，讓我們一起來仔細掰扯掰扯！
有什么用
在具體說明 if __name__ == '__main__' 的作用前，先從一個簡單的實例直觀上感受一下。
#?const.py
?
PI?=?3.14
?
def?train():
????print("PI:",?PI)
?
train()
#?area.py
?
from?const?import?PI
?
def?calc_round_area(radius):
????return?PI?*?(radius?**?2)
?
def?calculate():
????print("round?area:?",?calc_round_area(2))
?
calculate()
我們看下 area.py 的運行結果：
PI:?3.14
round?area:??12.56
的 PI 變量，在運行的時候，const.py 中函數(shù) train() 中的打印也帶過來了，而我們只是引用變量，并沒有引用函數(shù)，所以這是我們不愿意看到的。
解決這個問題的方法也很簡單，我們只需在 const.py 中加上一句：
PI?=?3.14
def?train():
???print("PI:",?PI)
if?__name__?==?"__main__":
???train()
再次運行 area.py ，輸出結果如下：
round?area:??12.56
這是我們預期的結果。
程序運行入口
叢上述實例可以發(fā)現(xiàn)，如果沒有 if __name__=="__main__": ，作為 area.py 導入文件時 const.py 中的所有代碼都被執(zhí)行了，而加上之后就只運行導入的部分代碼。
這就是 if __name__=="__main__": 顯而易見的作用，實際上 if __name__=="__main__": 就相當于是 Python 模擬的程序入口。由于模塊之間相互引用，不同模塊可能都有這樣的定義，而入口程序只能有一個，選中哪個入口程序取決于 __name__ 的值。
我們再來看一個小程序：
#?test.py
print("look?here")
print(__name__)
?
if?__name__?==?'__main__':
????print("I'm?test.py")
程序的運行結果如下：
look?here
__main__
I'm?test.py
可以發(fā)現(xiàn)，此時變量 __name__ 的值為 __main__，所以打印 “I'm test.py”。如果運行其他文件，通過運行的文件調(diào)用本文件，則不會打印該語句，因為程序入口不對，該語句不執(zhí)行。
代碼規(guī)范
有了 if __name__=="__main__": 相當于 Python 程序也有了一個入口函數(shù)，我們可以清晰的知道程序的邏輯開始于何處，當然還需要我們自覺的把程序的開始邏輯都放在這里。其實，這也是 PyCharm 推薦的作法。
為什么很多優(yōu)秀的編程語言，比如 C、Java、Golang、C++ 都有一個 main 入口函數(shù)呢？我想很重要的一個原因就是就是程序入口統(tǒng)一，容易閱讀。
多進程場景大作用
如果你用多進程來做并行計算，類似這樣的代碼：
import?multiprocessing?as?mp
def?useful_function(x):
????return?x?*?x
print("processing?in?parallel")
with?mp.Pool()?as?p:
????results?=?p.map(useful_function,?[1,?2,?3,?4])
????print(results)
運行這段代碼，控制臺會一直打印：
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
processing?in?parallel
并且程序會不停的報錯 RuntimeError。
如果你加上了 if __name__=="__main__": ，程序就會按照預期的進行：
import?multiprocessing?as?mp
def?useful_function(x):
????return?x?*?x
if?__name__?==?'__main__':
????print("processing?in?parallel")
????with?mp.Pool()?as?p:
????????results?=?p.map(useful_function,?[1,?2,?3,?4])
????????print(results)
Python 的多程序就是啟動了多個 Python 解器器，每個 Python 解釋器都會導入你這個腳本，復制一份全局變量和函數(shù)給子進程用，如果有了 if __name__=="__main__":，那它后面的代碼就不會被 import，也就不會被重復執(zhí)行。否則，這個創(chuàng)建多進程的代碼就會被 import，就會被執(zhí)行，從而無限遞歸的去創(chuàng)建子進程
總結
if __name__=="__main__": 雖然不是強制的，但是我強列推薦你寫腳本時按照這個規(guī)范來做，它是 Python 社區(qū)的約定，對應Python 之禪：明確優(yōu)于隱晦。
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